本文长度为1857字，预计阅读5分钟前言在使用OpenCV进
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2022-11-09 13:37:08
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opencv自带的非局部降噪算法：CV_EXPORTS_W void fastNlMeansDenoising( InputArray src, OutputArray dst, float h = 3, int templateWindowSize = 7, int searchWindowSize = 21);h是过滤强度，templateWindowSize是分块大小，searchWindowSize是搜索区域大小。应用实例int main(){ Mat I..
原创
2021-12-25 18:22:51
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文章目录一、通用变换1.1 极坐标映射1.1.1 直角坐标转换为极坐标cv2.cartToPolar1.1.2 极坐标转换为直角坐标cv2.polarToCart()1.2 对数—极坐标映射cv2.LogPlolar（）1.3 任意映射cv2.remap()二、图像修复2.1 图像修复cv2.inpaint()2.2 去噪2.2.1 单彩色图像去噪cv2.fastNlMeansDenoising
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2024-02-26 16:45:03
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目标在本章中， 将学习用于去除图像中噪声的非局部均值去噪算法学习不同的函数
cv2.fastNlMeansDenoising()cv2.fastNlMeansDenoisingColored()cv2.fastNlMeansDenoisingMulti()cv2.fastNlMeansDenoisingColoredMulti()理论在前面的章节中，已经看到了许多图像平滑技术，例如高斯模糊、
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2023-10-17 17:01:25
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OpenCV Python 图像去噪 Image Denoising【目标】非局部均值去噪算法去除图像中的噪声。
cv2.fastNlMeansDenoising() , cv2.fastNlMeansDenoisingColored()【理论】在前面的章节中，我们已经看到了许多图像平滑技术，如高斯模糊，中值模糊等，它们在一定程度上很好地去除少量的噪声。在这些技术中，我们在像素周围取一个小的邻域，
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2024-01-09 15:50:24
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目标在本章中你将学习非局部均值去噪算法，以去除图像中的噪点。你将看到不同的函数，如 cv.fastNlMeansDenoising()、cv.fastNlMeansDenoisingColored()理论在前面的章节中，我们已经看到了许多图像平滑技术，如高斯模糊（Gaussian Blurring）、中值模糊（Median Blurring）等，它们在一定程度上可以很好地去除少量噪声。在这些技术中
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2024-08-16 14:04:19
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目标在本章中，你将学习用于去除图像中噪声的非局部均值去噪算法。你将看到不同的函数，例如cv.fastNlMeansDenoising()，cv.fastNlMeansDenoisingColored()等。理论在前面的章节中，我们已经看到了许多图像平滑技术，例如高斯模糊，中值模糊等，它们在某种程度上可以消除少量噪声。在这些技术中，我们在像素周围采取了一个较小的邻域，并进行了一些操作，例如高斯加权平
原创
2021-01-05 16:21:44
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图像去噪目标 • 学习使用非局部平均值去噪算法去除图像中的噪音 • 学习函数 cv2.fastNlMeansDenoising()，cv2.fastNlMeansDenoisingColored()等原理 在前面的章节中我们已经学习了很多图像平滑技术，比如高斯平滑，中值平滑等，当噪声比较小时这些技术的效果都是很好的。在这些技术中我们选取像素周围一个小的邻域然后用高斯平均值或者中值平均值
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2024-05-17 14:00:20
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1. 目标：学习使用非局部平均值去噪算法去除图像中的噪音学习函数 cv2.fastNlMeansDenoising()，cv2.fastNlMeansDenoisingColored()等2. 原理我们已经学习了很多图像平滑技术，比如高斯平滑，中值平滑等，当噪声比较小时这些技术的效果都是很好的。在这些技术中我们选取像素周围一个小的邻域然后用高斯平均值或者中值平均值取代中心像素。简单来说，像素级别的
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2023-07-20 23:18:46
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